React Native ExecuTorch를 이용해 모바일에서 AI 모델 실행하기

12일 전

#### **개요**

최근 AI 기술이 급격히 발전하면서, 모바일 애플리케이션에서도 머신러닝(ML) 모델을 활용하는 사례가 증가하고 있다.
하지만 기존의 AI 모델을 모바일 환경에서 실행하려면 높은 연산 비용과 클라우드 의존도가 문제로 작용했다.

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이런 문제를 해결하기 위해 **React Native ExecuTorch**가 등장했다.
ExecuTorch는 Meta(구 페이스북)의 React Native와 PyTorch의 ExecuTorch를 결합하여 모바일에서 AI 모델을 효율적으로 실행할 수 있도록 돕는 기술이다.
이를 통해 **React Native 기반의 모바일 앱에서도 AI 기능을 쉽게 통합할 수 있으며, 클라우드 서버에 의존하지 않고도 디바이스에서 직접 AI 연산을 수행할 수 있다.**

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React Native를 기반으로 실행되기 때문에 **한 번의 개발로 iOS와 Android에서 모두 작동**하며, 네이티브 개발이 필요 없이 **JavaScript 및 TypeScript 코드만으로 AI 모델을 쉽게 실행**할 수 있다는 점이 가장 큰 장점이다.
또한, **앱 내에서 AI 기능을 직접 실행하므로 데이터가 외부 서버로 전송되지 않아 보안성이 높고, 네트워크 연결이 필요 없어 빠른 응답 속도를 제공**한다.

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그럼 **React Native ExecuTorch의 개념, 특징, 사용 방법, 그리고 실제 적용 방법**을 다뤄보겠다.

## **1\. React Native ExecuTorch란?**

React Native ExecuTorch는 **React Native 환경에서 PyTorch 모델을 실행할 수 있도록 지원하는 경량 머신러닝 실행 엔진**이다.
기존에는 AI 모델을 모바일에서 실행하려면 TensorFlow Lite(TFLite)나 ONNX Runtime을 사용해야 했지만, 이제는 **ExecuTorch를 활용하여 PyTorch 모델을 직접 실행할 수 있다.**

### **React Native에서 실행되기 때문에 갖는 주요 장점**

* **iOS와 Android 동시 지원** – 한 번의 개발로 여러 플랫폼에서 실행할 수 있어 개발 비용 절감.
* **네이티브 브릿지 불필요** – 추가적인 네이티브 코드 작성 없이 AI 모델을 실행할 수 있어 유지보수 간편.
* **빠른 개발 속도** – JavaScript/TypeScript만으로 AI 모델을 사용할 수 있어 React Native 개발자들이 쉽게 접근 가능.
* **온디바이스 머신러닝(ML) 지원** – AI 모델이 스마트폰에서 직접 실행되므로 네트워크 의존성이 낮고 응답 속도가 빠름.
* **데이터 프라이버시 강화** – AI 연산이 클라이언트 측에서 실행되므로, 사용자의 개인 데이터가 서버로 전송되지 않아 보안성이 뛰어남.
* **배터리 및 리소스 효율성** – 클라우드 AI 대비 낮은 전력 소비와 빠른 실행 속도를 제공.

### **기존 AI 모델 실행 방식과 비교**

| 실행 방식 | 클라우드 필요 여부 | 응답 속도 | 데이터 프라이버시 |
| ----- | ---------- | ----- | --------- |
| 클라우드 기반 AI | 필요 | 느림 (네트워크 의존) | 낮음 (데이터가 서버로 전송됨) |
| TensorFlow Lite | 불필요 | 빠름 | 높음 |
| **ExecuTorch (React Native)** | 불필요 | 매우 빠름 | 매우 높음 |

ExecuTorch는 **PyTorch 기반의 모델을 직접 React Native에서 실행할 수 있도록 지원**하며, **클라우드 의존도를 최소화하면서도 빠른 속도를 제공한다.**

## **2\. React Native ExecuTorch의 구조**

React Native에서 ExecuTorch를 활용하려면 다음과 같은 절차를 거쳐야 한다.

1. **PyTorch에서 AI 모델 학습**
2. **ExecuTorch 포맷으로 모델 변환**
3. **React Native 앱에서 ExecuTorch로 모델 로드**
4. **모델 실행 및 결과 반환**

그럼 이제 단계별로 구현 방법을 살펴보자.

## **3\. React Native ExecuTorch 적용 방법**

### **Step 1: React Native 프로젝트 설정**

먼저, React Native 프로젝트를 생성한다.

```shell
npx react-native init MyExecuTorchApp
cd MyExecuTorchApp
```

그다음, ExecuTorch 라이브러리를 설치한다.

```shell
npm install react-native-executorch
```

### **Step 2: PyTorch 모델 변환**

PyTorch에서 간단한 머신러닝 모델을 생성하고 ExecuTorch 포맷으로 변환한다.

```python
import torch

# 간단한 모델 정의
class SimpleModel(torch.nn.Module):
    def forward(self, x):
        return x * 2

# 모델 인스턴스 생성
model = SimpleModel()

# ExecuTorch 실행을 위해 모델 변환
scripted_model = torch.jit.script(model)
scripted_model.save("simple_model.pt")
```

변환된 `simple_model.pt` 파일을 React Native 프로젝트 내부에 추가한다.

### **Step 3: React Native에서 ExecuTorch 실행**

이제 변환된 AI 모델을 React Native 앱에서 실행해보겠다.

```javascript
import { ExecuTorch } from 'react-native-executorch';

// 모델 로드
const loadModel = async () => {
  const model = await ExecuTorch.loadModel('simple_model.pt');

// 입력 데이터 생성
  const input = [1, 2, 3, 4, 5];

// 모델 실행
  const output = await model.run(input);
  console.log('AI Model Output:', output);
};

// 모델 실행 함수 호출
loadModel();
```

이제 앱을 실행하면 AI 모델이 React Native 환경에서 실행된다.

## **4\. React Native ExecuTorch의 활용 사례**

ExecuTorch를 활용하면 다양한 AI 기능을 React Native 앱에서 직접 구현할 수 있다.

### **① 이미지 처리 및 객체 감지**

```javascript
const detectObjects = async (imageData) => {
  const model = await ExecuTorch.loadModel('object_detection.pt');
  const results = await model.run(imageData);
  console.log('Detected Objects:', results);
};
```

### **② 실시간 음성 인식**

```javascript
const transcribeAudio = async (audioData) => {
  const model = await ExecuTorch.loadModel('speech_to_text.pt');
  const transcript = await model.run(audioData);
  console.log('Transcribed Text:', transcript);
};
```

### **③ 자연어 처리(NLP) 기반 챗봇**

```javascript
const chatbotResponse = async (userMessage) => {
  const model = await ExecuTorch.loadModel('chatbot_model.pt');
  const response = await model.run(userMessage);
  console.log('Chatbot Reply:', response);
};
```

## **5\. 결론**

React Native ExecuTorch는 **모바일에서 AI 모델을 실행할 수 있도록 돕는 강력한 도구**이다.
특히 **React Native 기반으로 동작하기 때문에 멀티 플랫폼 지원, 빠른 개발 속도, 데이터 프라이버시 보호 등의 이점을 극대화할 수 있다.**
React Native 기반 앱에서 **이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리, 추천 시스템** 등 다양한 AI 기능을 추가하려면 **ExecuTorch를 활용**하는 것이 좋을 것이다.

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피토니

12일 전

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